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基于线性形态的时间序列异常模式挖掘

作者:陆声链; 黄万华; 林士敏时间序列线性形态异常模式孤立点

摘要:对于子序列长度相等的时间序列数据,文章提出了一种基于序列偏离度的异常模式发现方法.与传统的基于某一特定模型的方法不同,该方法首先对子序列进行线性分段,对每一分段计算其斜率,并将斜率进行离散化,离散化后的符号构成的特征序列就代表了原时间子序列的变化趋势,在此基础上,序列偏离度被定义和计算.这种方法不需预先定义模型, 同时避免了通过序列间的两两比较来查找异常所带来的时间消耗.

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计算机与数字工程

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